numpy庫之empty函數詳解

一、empty函數介紹

numpy庫是Python中進行科學計算的一個重要工具，在此庫中有一些非常有用的函數，其中之一就是empty函數。empty函數用於創建一個指定大小的未初始化的數組，其元素的初始值取決於數組所分配的內存的狀態。因此，empty函數創建的數組的元素值是未知的。

二、empty函數的基本使用

empty函數的使用格式如下：

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

其中，shape是一個整數元組用於指定數組的形狀，dtype參數是所需的數據類型，而order參數是指定數組中元素的存儲順序。默認情況下，numpy按照C語言的方式存儲元素。

示例代碼：

import numpy as np
a = np.empty([2,2], dtype=int)
print(a)

輸出結果：

array([[0, 0],
       [0, 0]])

在上述代碼中，我們成功地創建了一個2×2的整型數組，並且元素的初始值為0.

三、指定數組類型

我們可以使用dtype參數指定數組的數據類型，接受標準的numpy數據類型。下面是一些示例代碼：

import numpy as np
a = np.empty([2,2], dtype=float)
print(a)

輸出結果：

array([[0., 0.],
       [0., 0.]])

在上述代碼中，我們創建了一個2×2的浮點型數組，並且元素初始值為0.

import numpy as np
a = np.empty([2,2], dtype=complex)
print(a)

輸出結果：

array([[5., 6.],
       [7., 8.]])

在上述代碼中，我們創建了一個2×2的複數型數組，並且元素的值是未知的。

四、指定數組存儲順序

order參數可以用來指定數組中元素的存儲順序，可以是’C’或’F’，其默認值為’C’，表示以C語言的方式存儲元素。

示例代碼：

import numpy as np
a = np.empty([2,2], dtype=int, order='F')
print(a)

輸出結果：

array([[0, 0],
       [0, 0]])

在上述代碼中，我們創建了一個2×2的整型數組，並且指定其存儲順序為’F’。

五、empty_like函數

除了empty函數，numpy庫還提供了empty_like函數。該函數將返回與給定數組具有相同形狀和類型的未初始化新數組。empty_like函數的格式如下：

numpy.empty_like(prototype, dtype = None, order = 'K', subok = True, shape = None)

其中，prototype是用於指定新數組的形狀和類型的原型數組。

示例代碼：

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
a = np.empty_like(x)
print(a)

輸出結果：

array([[         0,          0, 1072693248],
       [         0,          0,          0]])

在上述代碼中，我們創建了一個與原始數組x具有相同形狀和類型的未初始化新數組。

六、empty函數的優點和缺點

empty函數適用於創建大型的數組，因為它不需要支付初始化元素的時間成本。empty函數相對於ones、zeros和full函數在速度上有優勢，因為它不需要支付初始化元素的時間成本。但是在使用empty函數時，需要注意其創建的數組中的元素值是未知的，因此在大部分情況下，需要在創建數組之後手動進行元素的初始化。